前回から引き続き、パトネット不審者情報を活用した治安分析をご紹介します。
前回は”名古屋市全体”と”区単位”のランキングをご紹介しましたが、今回は”小学校学区”単位での分析です。
分析に利用するデータ
具体的な利用データ等の詳細はPart1の記事をご確認いただければと思いますが、ざっくり書くと以下のようなデータを使っています。
- “パトネットあいち”の配信メールからデータを抽出
- 対象は名古屋市の16区全て
- “不審者情報”のみを抽出
- 期間は24年5月～25年4月の1年間
- 発生場所(学区)がハッキリしないものは除外
なお、今回は”学区”単位の分析を行っていますが、学区が混在している町丁目で確認された不審者情報に関しては、混在学区全てで発生したものとしてカウントしています。
例えば、”愛知県名古屋市東区白壁3丁目”で不審者情報があった場合、このエリアは”山吹小学区”と”東白壁小学区”が混在していますが、今回は両学区で発生したものとして扱っています。(ダブルカウントしています)
また、繰り返しにになりますが、パトネット不審者情報は”通報ベース”のデータとなるため、
- そのエリアの住民があまり通報しない気質であるので件数が少ない
- そのエリアの住民が特に敏感な人が多く些細なことでもすぐに通報するため件数が多い
みたいなパターンも充分に考えられます。
そのため、この分析は参考程度に考えていただけますと幸いです。
学区単位の不審者情報発生状況
当初は学区単位で明示的にランキングを可視化する予定でしたが、さすがに色々なところから怒られそうなので、大体の発生状況をマップでご紹介する事にしました。
全体的な傾向
ちょっと細かくて見づらいですが、全体的な傾向を見てみましょう。
やはりどちらかと言うと、東山線沿線&繁華街が近い学区の報告件数が多いです。
特に名駅～本山間の人気が高いエリアで報告件数が多い学区が散在しており、このあたりは人気学区も多いことを考えると少し悩ましい状況です。
郊外エリアに行くと件数が多いエリアは概ね少なくなっており、利便性とのトレードオフという感じはしますね。
エリアごとの状況
全体感だけだと分かりづらいので、北部、中心部、南部の3つに分けてマップをご紹介します。
この程度の縮尺であれば、駅との位置関係から各学区の状況は何となく分かると思います。
この縮尺だと少しわかりやすくなりますが、オレンジ色以上(=年間10件以上の不審者情報が出る)のエリアは乗り換え駅だったり、終点駅だったりて、いわゆる”比較的栄えている”ところが多い印象です。
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以上、今回は
パトネットあいち(きずなネット)の不審者情報から見た治安分析 Part2
をご紹介しました。
本来はもっと色んな分析を行う予定だったのですが、ポジティブな内容の分析ではないので、少し規模を縮小して記事化しました。
もっと細かい内容をご紹介するならクローズドなオフライン(現地)イベント等になる感じですね。。。
今回の表題画像はAIが考える
「日本の名古屋市の地図を見ながらどこに引っ越すか悩んでいる日本人男性」
(Japanese man looking at a map of Nagoya, Japan and wondering where to move.)
です。
「名古屋市の地図」というのはどう頑張っても正しく出ないですね…
皆様の参考になれば幸いです。
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